黄色网站三级片 TTS之Seed-VC：Seed-VC的简介、安设和使用措施、案例应用之详备攻略

发布日期：2025-12-22 17:32    点击次数：181

TTS之Seed-VC：Seed-VC的简介、安设和使用措施、案例应用之详备攻略

Seed-VC 技俩简介

2024年9月，Seed-VC是一个先进的零样本语音迤逦和唱歌语音迤逦模子，它应用迂回体裁习手艺，无需任何磨砺即可克隆语音。只需提供1到30秒的参评语音，Seed-VC就能迤逦任性语音到目口号音格调。该技俩现在支援零样本语音迤逦、零样本及时语音迤逦和零样本唱歌语音迤逦。

GitHub地址：https://github.com/Plachtaa/seed-vc

1、Seed-VC 的特色

>> 零样本语音迤逦：无需针对标的话语东说念主进行磨砺，即可将语音迤逦成标的话语东说念主的声息。 >> 零样本及时语音迤逦：支援及时语音迤逦，八成进行即时的语音克隆。 >> 零样本唱歌语音迤逦：八成将语音迤逦成标的话语东说念主的歌声。 >> 高性能：在客不雅评估中，Seed-VC在语音明晰度和话语东说念主同样度方面显赫优于OpenVoice和CosyVoice等基准模子，以致在某些情况下也优于一些非零样本语音迤逦模子（如So-VITS-4.0）。 >> 多语言支援：技俩提供英文、简体汉文和日语的README文档。 >> 多种接口：提供敕令行接口、Gradio网页界面和及时语音迤逦GUI。

Seed-VC 的安设和使用措施 1、安设

提出使用Python 3.10版块在Windows或Linux系统上运转。安设依赖包：

pip install -r requirements.txt

2、使用措施： T1、敕令行接口​​​​​​​

python inference.py --source <source-wav>
--target <referene-wav>
--output <output-dir>
--diffusion-steps 25 # recommended 50~100 for singingvoice conversion
--length-adjust 1.0
--inference-cfg-rate 0.7
--f0-condition False # set to True for singing voice conversion
--auto-f0-adjust False # set to True to auto adjust source pitch to target pitch level, normally not used in singing voice conversion
--semi-tone-shift 0 # pitch shift in semitones for singing voice conversion

参数阐扬：

source：待迤逦语音文献的旅途。

target：目口号音（参评语音）文献的旅途。

output：输出目次的旅途。

diffusion-steps：扩散设施数，默许25，唱歌语音迤逦提出使用50-100，快速迤逦不错使用4-10。

length-adjust：长度治愈因子，默许1.0，小于1.0加速语音速率，大于1.0放慢语音速率。

inference-cfg-rate：对输出有轻细影响，默许0.7。

f0-condition：是否证实源音频的音高治愈输出音高，默许False，唱歌语音迤逦确立为True。

auto-f0-adjust：是否自动治愈源音频音高到标的音高水平，默许False，唱歌语音迤逦连续不使用。

semi-tone-shift：唱歌语音迤逦的音高偏移（半音），默许0。

T2、Gradio 网页界面

运转 python app.py，然后在浏览器翻开 http：//localhost：7860/ 使用网页界面。

演示机型：Dell optiplex 7050系统版本：Windows 10

python app.py

T3、在线测试

测试地址：Seed-VC

3、及时语音迤逦GUI

运转 python real-time-gui.py。热烈提出使用GPU进行及时语音迤逦。 技俩中提供了不同GPU确立下的参数提出，以优化性能和质料。

python real-time-gui.py

Seed-VC 的案例应用

技俩提供了大王人的客不雅评估遵循，包括零样本语音迤逦和零样本唱歌语音迤逦的评估。

1、零样本语音迤逦评估

使用LibriTTS-test-clean数据集的100个随即语句当作源音频，以及12个随即聘用的信得过语音当作参考音频。评估看法包括话语东说念主镶嵌余弦同样度（SECS）、词极度率（WER）和字符极度率（CER）。遵循标明，Seed-VC显赫优于OpenVoice和CosyVoice基准模子。 还与非零样本模子（So-VITS-4.0）进行了相比，遵循表现Seed-VC即使未在标的话语东说念主上进行磨砺，也能获取更好的遵循。

python eval.py 
--source ./examples/libritts-test-clean
--target ./examples/reference
--output ./examples/eval/converted
--diffusion-steps 25
--length-adjust 1.0
--inference-cfg-rate 0.7
--xvector-extractor "resemblyzer"
--baseline ""  # fill in openvoice or cosyvoice to compute baseline result
--max-samples 100  # max source utterances to go through

2、零样本唱歌语音迤逦评估

使用M4Singer数据集进行评估，相比了Seed-VC与针对每个话语东说念主磨砺的RVCv2-f0-48k模子黄色网站三级片。评估看法包括F0CORR、F0RMSE、SECS和CER。遵循表现，Seed-VC在话语东说念主同样度和明晰度方面优于RVCv2模子，但音频质料略低，技俩组示意异日会优先转变音频质料。

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